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[科技前沿] 开放世界机器学习:探索未知与适应变化的智能之旅

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  • TA的每日心情
    开心
    2020-4-8 10:45
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    [LV.7]分神

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    楼主
     楼主| 发表于 2024-11-28 12:54:11 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    本帖最后由 xiejin77 于 2024-11-28 15:46 编辑
      C/ ?5 n9 J  B$ B# A
    + W" x1 t: c/ N/ w9 F继续之前的一些人工智能相关的介绍,今天我们来探讨一个非常有趣而且前沿的话题——开放世界机器学习(Open-world Machine Learning, OWL)。这不是电影里的场景,而是我们生活中机器学习应用的一个重要发展方向。让我们从头说起,带你们进入这个神奇的世界。
    $ ^9 u! |: O4 L6 @# X/ r
    5 |8 ^8 K. A! c在传统的机器学习模型中,我们常常假设所有可能的类别在训练阶段都是已知的,这被称为封闭世界假设。这种假设在早期的图像分类、语音识别等任务中效果不错,因为我们可以提前将所有可能的类别都喂给模型。但现实世界可不是这么简单,新的物体、新的情况总是不断出现。这就引出了开放世界机器学习(OWL)的概念,OWL的目标是让机器学习模型在面对未知情况时,不会慌乱,而是能做出合理的响应。
    4 ^+ k( Z( R1 G8 v$ L$ Q- W, Q" w! ]5 o
    OWL可以分为三个关键部分:未知拒绝(Unknown Rejection, UR)、新类别发现(Novel Class Discovery, NCD)和类别增量学习(Class-Incremental Learning, CIL)。
    % {4 |. W$ v0 o) d" K$ @+ b( g2 o) y
    未知拒绝
    5 m* K4 b7 z& U5 q( X首先,未知拒绝是OWL中的一个核心概念,当模型遇到无法确定的输入时,它会选择拒绝这个输入,而不是胡乱猜测。这就像是当你面对一道不会的题时,选择不答而不是乱选一个答案。举个例子,在自动驾驶领域,如果车辆识别到一个从未见过的交通标志,它不会盲目做出反应,而是会减速或停车,确保安全。未知拒绝技术的关键在于评估预测的不确定性,模型需要不仅有高准确率,还要有自我怀疑的能力。
    0 Z0 F  Z" C- _: L
    8 h$ d9 r2 {) h4 Z目前的未知拒绝技术包括以下几种方法:
    ' ?+ g0 {* t7 v1 |% x+ m/ X
    8 e5 N9 V5 S9 ~9 b( ^  e$ M基于置信度的拒绝:这种方法依赖于模型输出的置信度分数。当模型对某个输入的预测置信度低于某个阈值时,该输入被视为未知并被拒绝。
    . T2 o, i5 p% a( G- Q! l  e3 R
    4 T& M, X/ _* @( }  H  V; n% R能量分数:在能量模型中,输入数据被赋予一个能量值,该值反映了数据与模型训练分布的一致性。能量值异常高的输入被认为是未知的。
    . l* L7 K' Q2 w0 _6 B5 c
    - I4 ]6 w0 G" c3 j: l& q" |" [* ?最近邻距离:通过计算输入数据与训练集中最近邻样本的距离,如果距离超过某个阈值,则认为该输入是未知的。
      f0 y: A8 k9 S0 \
    + |9 [8 u: ?: S( k4 o/ g8 H这些方法帮助模型在面对未知数据时做出合理的判断,确保模型在未知类别出现时不会过自信地做出预测。% n, a1 E9 G9 ~* o5 j

    . A* j1 F  D+ |" A- |新类别发现1 ]8 [0 L% a! |  g* {
    接着,新类别发现是OWL的另一个重要任务,它旨在让模型能够识别出这些新出现的类别,并学习它们。这就像人类在生活中不断学习新事物一样。比如,医疗诊断系统可以通过分析大量新病例的数据,自动发现并学习新的疾病特征。新类别发现的方法包括:
    6 o8 j* J$ l/ t0 D8 \* M, s1 g7 f
    基于原型的方法:这类方法通过在特征空间中寻找代表新类别的原型或中心点。这些原型可以是基于聚类的结果,也可以是通过学习得到的类别中心。
    ( i/ i9 ~1 A& H8 s0 a0 l0 n  a% g0 S! c0 Z8 @8 z, w
    基于聚类的方法:这些方法利用聚类算法来识别数据中的自然分组,并将这些分组作为潜在的新类别。聚类算法需要能够处理高维数据,并且对噪声和异常值具有鲁棒性。
    5 Y) y) V: C5 `) Q: n) g! k! @2 i6 G- H9 f; `  x; V
    基于生成模型的方法:生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)等生成模型可以用来学习数据的潜在分布,并生成新的数据样本。这些方法可以帮助模型探索和理解数据的多样性,从而发现新的类别。
    : j: q0 f! ?) v. m! [& |* [4 B+ z
    / C1 t& }8 k& M' V通过这些方法,模型能够从数据中挖掘出潜在的新模式,实现对未知类别的识别和学习。! [# _: R# ]" k
    2 u" {+ m" g& y% e! l  W, o
    类别增量学习
    1 V  Q; _0 j( b) Q' Q1 h! {最后,类别增量学习则是OWL的一个关键组成部分,它允许模型在保持对旧类别知识的记忆的同时,学习新的类别。这在AI聊天机器人中非常重要,它们需要在与用户的对话中不断学习新话题,同时不忘旧有的对话模式。类别增量学习面临的挑战是“灾难性遗忘”,即在学习新知识时忘记旧知识。解决这个问题的策略包括:
    $ O3 |- |3 b  E  W9 _1 Y
    * L- X1 R' f$ @( U! z, y基于正则化的方法:通过在损失函数中添加正则项来约束模型参数的变化,从而保持对旧类别的识别能力。% u" G* B$ P, G
    * T- x  M) x# C2 o, R
    基于记忆回放的方法:这些策略涉及存储旧类别的样本或其特征表示,并在训练新类别时重新使用这些记忆。
    # V6 X0 n$ P; _: C/ `! d/ J
    5 L0 e$ t- {# f2 [" g9 @基于特征适应的方法:这些方法通过调整模型的特征提取器来适应新类别,同时保持对旧类别的识别。例如,通过冻结部分网络层或使用可学习的查询来实现。
    3 ^) f0 h6 k% w) q% i& Q1 G/ y+ g# X& F& r' z. n# A& ]
    这些策略确保模型在学习新知识时不会遗忘旧知识,实现了对新旧知识的平衡学习。' A, C: [2 {+ X4 m9 y  r  I( ?
    - H; C) H* B2 x
    OWL的实际应用& b+ |! K5 C+ ^6 d
    现在,让我们看看OWL在现实中的应用:/ I+ y. r3 R2 J( `/ ?
    1 C# A5 w5 }& T5 W9 P' V
    自动驾驶:车辆需要在不断变化的道路环境中做出快速决策。OWL技术让车辆在遇到未知物体时能安全停车或减速,同时学习新的交通模式。例如,车辆可以通过OWL技术识别出新的道路标志或路障,确保行驶安全。0 X" p5 \5 S0 u
    / F' I4 q7 J& ]  A1 l& V
    医疗诊断:OWL使诊断系统能识别新出现的疾病,同时保持对已知疾病的诊断能力。这在面对如COVID-19等新型疾病时尤其重要。通过OWL,诊断系统能够在新疾病出现时快速学习其特征,提供准确的诊断。8 l. ~& C  V( ^4 t. g% L

    8 ]. F6 b5 {" V/ y& ~$ AAI聊天机器人:聊天机器人需要理解和回应各种问题,包括那些超出其训练数据的问题。OWL技术让它们在面对新话题时也能自如应对。例如,当用户提问一些新出现的热点话题时,聊天机器人可以通过OWL技术快速学习并给出合理的回答。
    7 o$ _& j  B9 J+ z8 a( E2 ^: e, e5 ?  {9 R0 J1 B) ?5 C9 ^
    未来展望) i2 [; z( Q7 c4 [2 h/ K# I$ Z: W
    未来,OWL的发展方向很令人兴奋:! ]$ f8 X% l* G
    7 L9 @1 a( q$ [" f& e& |' y
    构建通用OWL框架:我们希望能有一个统一的框架,能够处理所有OWL的关键任务。这种框架将利用大模型的能力,将复杂任务分解为更小的子任务,然后高效地处理。
    7 t( Z6 A* S) E( ?$ y! S, b( }9 U3 m( g! [+ C) v# v
    结构化数据与OWL的结合:OWL不仅仅应用于图像或文本,还可以处理结构化数据,帮助我们更好地分析和理解数据中的关系和模式。例如,在金融领域,OWL可以帮助识别新的交易模式或欺诈行为。
    8 w# V9 H# U5 c, U. E+ i! m& i2 o
    . a1 Q) L3 ?& W! t! B0 k与强化学习结合:通过结合强化学习(Reinforcement Learning),OWL模型可以更好地在动态环境中做出决策,适应不断变化的需求。
    9 P% ]0 n* Z: R: T& w9 ]5 [9 G0 X# z$ v$ a4 T* `5 e
    多模态学习:OWL可以扩展到多模态学习,处理文本、图像、音频等多种数据类型,实现更全面的理解和学习。
    ) m/ v: w5 a, G  p1 x2 Y
    7 ^% `% A3 q. D1 H" B9 g$ V总之,开放世界机器学习为我们提供了一个更加智能、适应性强的人工智能系统的蓝图。随着技术的进步,我们也许可以期待在更多领域看到OWL的实际应用。/ @* }3 _# K- @+ A" Y' C5 ^
    / U$ E3 _$ @, S  `; ^) v
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  • TA的每日心情
    开心
    2020-1-2 23:51
  • 签到天数: 2 天

    [LV.1]炼气

    沙发
    发表于 2024-11-29 12:31:27 | 只看该作者

    5 |* _/ t% h7 c深入浅出,学习了/ J' V' g# ]; @/ {% R
    4 }; v9 I; A7 S: z7 M6 [( y+ E5 A
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